数据读取与数据分析

一、数据读取

import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('../input/train_set.csv', sep='	', nrows=100)

　　

 二、数据分析

1、长度分析

%pylab inline
train_df['text_len'] = train_df['text'].apply(lambda x: len(x.split(' ')))
print(train_df['text_len'].describe())

result：

2、字符分布统计 

from collections import Counter
all_lines = ' '.join(list(train_df['text']))
word_count = Counter(all_lines.split(" "))
word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda d:d[1], reverse = True)

print(len(word_count))
# 6869

print(word_count[0])
# ('3750', 7482224)

print(word_count[-1])
# ('3133', 1)

train_df['text_unique'] = train_df['text'].apply(lambda x: ' '.join(list(set(x.split(' ')))))
all_lines = ' '.join(list(train_df['text_unique']))
word_count = Counter(all_lines.split(" "))
word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda d:int(d[1]), reverse = True)

print(word_count[0])
# ('3750', 197997)

print(word_count[1])
# ('900', 197653)

print(word_count[2])
# ('648', 191975)

　三、数据分析的结论

　　通过上述分析我们可以得出以下结论：

1. 赛题中每个新闻包含的字符个数平均为1000个，还有一些新闻字符较长；
2. 赛题中新闻类别分布不均匀，科技类新闻样本量接近4w，星座类新闻样本量不到1k；
3. 赛题总共包括7000-8000个字符；

　　通过数据分析，我们还可以得出以下结论：

1. 每个新闻平均字符个数较多，可能需要截断；

2. 由于类别不均衡，会严重影响模型的精度；

四、结论

待更新。。。